微服务项目秒杀压测吞吐很低？

我在写一个springboot项目，使用jmeter测秒杀功能时吞吐量只有100/s，相同链路压测静态资源吞吐也只有150/s，请问该如何提高吞吐量？下图是请求经过的链路。虚拟机是3g内存，8cpu，centos7。

该回答引用于gpt与自己的思路：

从您提供的信息来看，吞吐量低的可能性有很多，以下是一些可能的原因和解决方案：

• 数据库连接池设置不合理导致数据库连接耗尽。可以通过调整连接池大小和相关参数来优化数据库连接。

• 缓存使用不当。如果秒杀流量大，则对于频繁读写的数据可以使用缓存进行优化。建议使用分布式缓存，例如Redis等。

• 代码实现不合理。可能存在锁竞争、慢查询等问题。我们可以使用分布式锁、异步处理等方式来改善。

• 硬件或网络环境问题。如果虚拟机配置较低或者网络带宽受限，也会影响系统吞吐量。可以考虑升级硬件或者优化网络环境。

• 配置不合理。例如，Tomcat线程池、Nginx缓存等配置不合理都会影响系统性能。

• 调用第三方服务过于频繁，导致响应时间过长。我们可以通过异步处理、批量处理等方式来减少对第三方服务的调用次数。

综上所述，需要根据具体情况来确定问题所在，然后再采取相应的措施。

参考GPT和自己的思路，您可以尝试以下优化技术来提高Redis性能和减少读取时间：

1.优化Redis配置：可以通过调整Redis的最大内存限制、最大连接数、超时时间等配置参数来提高性能。

2.使用连接池：可以使用连接池来重用连接，从而避免了频繁地创建和关闭连接，提高性能。

3.使用Redis集群：使用Redis集群可以水平扩展Redis，从而提高性能和可用性。

4.使用缓存：可以使用Redis作为缓存来存储热点数据，从而减少读取Redis的次数。

5.数据结构优化：可以使用合适的数据结构，例如使用哈希表或集合来存储数据，从而提高读写性能。

6.使用管道：可以使用Redis的管道功能，将多个命令一次性发送到Redis服务器，从而减少网络通信的次数，提高性能。

7.使用Redis的事务功能：可以使用Redis的事务功能来执行多个命令，从而避免在多个命令之间的并发问题。

8.使用Redis Sentinel：可以使用Redis Sentinel来监控Redis主从节点的状态，从而自动进行故障转移。

希望这些技术可以帮助您优化Redis性能并减少读取时间。

参考GPT和自己的思路：首先需要了解到，在秒杀活动期间，瞬时流量可能会非常高，因此要确保您的系统在高并发时能够处理所有的请求。以下是一些可能帮助您提高吞吐量的建议：

1 使用缓存：在您的应用程序中使用缓存以减轻数据库负载。尝试使用分布式缓存（如Redis）来确保您的系统可以水平扩展。

2 数据库优化：尝试优化您的数据库以处理高并发。优化数据库查询语句，添加索引等。您还可以尝试使用数据库连接池来管理数据库连接。

3 使用消息队列：将请求放入消息队列中以处理高并发。这有助于减轻应用程序的负载，因为它不需要直接处理所有请求。

4 增加系统资源：您可以考虑增加系统的内存和CPU，以确保系统可以处理更多的请求。

5 垂直扩展和水平扩展：您可以尝试垂直扩展（升级硬件），也可以尝试水平扩展（添加更多的服务器）来增加系统的处理能力。

6 优化代码：优化您的代码以提高处理速度。减少I/O操作和不必要的计算。

7 压测并分析：使用负载测试工具，如JMeter，对系统进行压测，以查找瓶颈和优化机会。通过监视系统指标和日志，可以更好地了解系统的性能和瓶颈。
最后，需要注意的是，要想确保高可用性和可扩展性，需要考虑在架构设计时采用微服务架构。这样可以将系统分解为多个小型服务，使得每个服务都可以独立扩展和部署。同时，微服务架构可以提供更高的弹性和容错能力，以确保系统在高并发期间仍能够正常运行。

该回答引用ChatGPT

如有疑问，可以回复我！

要提高吞吐量，可以从以下几个方面入手：

1、瓶颈分析：首先需要确认当前系统存在哪些瓶颈，如网络带宽、CPU、内存、数据库等，使用工具进行性能测试并分析性能瓶颈。可以使用jprofiler、VisualVM等工具对系统进行分析。

2、优化代码：根据瓶颈分析结果，对代码进行优化，如减少I/O操作、使用缓存等方式来提高系统性能。

3、使用集群和负载均衡：使用集群和负载均衡来提高系统的并发处理能力，增加服务器数量和负载均衡策略等。

4、使用异步处理：使用异步处理来提高系统的并发处理能力，可以使用消息队列等方式来实现异步处理。

5、使用缓存：使用缓存来降低系统对数据库的访问频率，如使用Redis等内存数据库来缓存热数据，减少数据库的访问。

6、调整系统参数：调整系统的参数来提高系统的性能，如调整JVM参数、操作系统参数等。

以上是一些提高系统性能的建议，需要根据实际情况进行调整。另外，在性能测试时需要注意测试数据的真实性，以及测试时机的选择，如并发数、测试时间等。

吞吐量：

单位时间内传输数据的量或单位时间完成的工作量，对于cpu而言，吞吐量定义为单位时间内能够执行的指令数。

提高吞吐量的方法：

更高的频率：

时钟频率增加，系统的处理能力提升。这种方式的坏处是，功耗会增高。多核和多通道可以在不提高主频的情况下，提高处理能力。

更宽的数据通道：

增加数据总线的位宽来提高数据吞吐率，一般会通过提高时钟频率和增加位宽折中考虑。

流水线：

多少级流水线就会提高多少倍的吞吐量。

并行处理：

多线程处理，多少条线程，吞吐量就变为之前的多少倍。

无序执行：

乱序根据算法提高整体读写效率，从而提高吞吐率。

高速缓存：

cache距离cpu较近，运行速度更快，几乎和cpu速度是一样的。处理器需要读入指令和数据时，它会首先读取缓存而不是存储器。只有当需要的指令和数据不再缓存中时，才会去内存中读取，这种方式可以减少内存访问的次数，提高系统性能，目前，高性能处理器中采用两级cache（L1 cache 和 L2 cache）。

读预取：

数据预读取的含义时缓存区中预先存入比当前需求更多的数据，提前读入一些数据到缓存区中可以减少对存储介质的访问，从而提高读取速度。

多核：

每个核都是一个完整的cpu，多个cpu能并行的处理数据。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44910619/article/details/128044640

你都定位出问题啦

1. 减少redis的操作
2. redis和秒杀服务放在一台机器上

建议题主可以将你这个进程绑核（设置CPU亲和性），来验证一下

你好，根据个人的经验而言，也就是相对我趟过的坑，提高吞吐量有以下几种方式，处理并发业务时，考虑场景，可以分为cpu密集型和IO密集型，分别考虑的是cpu的负载和IO阻塞，即cpu的占用和cpu上下文的切换。
可以采取以下几种方式：

1. 自定义线程池，根据具体应用来慢慢控制核心线程数、救急线程、任务队列长度、拒绝策略；
   这种方式能最大限度利用cpu，这是从系统角度考虑的
2. 均摊请求来提高吞吐量，也就是微服务的思想，可以使用nginx做反向代理，把请求打到不同机器上，这样每个机器也不会阻塞排队那么长时间了，其实也可以说算是一种并行处理；
   怎么做到呢？我是自己做了一个RPC框架，虽然没有springCloud和dubbo那么高的性能，但对于吞吐量的提高也是很有帮助的，可以看看链接学习下。(http://github.com/fyupeng/rpc-netty-framework)
   这是我使用这个框架搭建的springboot博客项目，整体来看性能还是可以的。(https://www.fyupeng.cn)
   当然有什么问题可以在这个平台艾特我，一起学习！
3. 如果逻辑层面你自己做到极致了，你可以试着改变下底层。
   比如数据库是不是单机，你可以也做成读写分离的，需要你搭建主从复制，这块我博客上有一点介绍和总结，不耽误时间的话不妨看看。

我的博客就是通过前后端分离、controller跟service分离、注册中心集群、数据库主从复制、控制层读写分离实现的。

当然，数据库做好了读写分离，你还需要在controller实现读写事务分离，这块在我的博客项目也是用到的，源码可以摘取，在我仓库的distributed-blog-system-api。
你可以说我在宣传，但我也是一个字一边想一边敲的，这么做完全没必要，希望对你有帮助。
最后，我目前在维护一个rpc开源框架，也在寻找有意愿的友友一起commit代码。

要提高吞吐量，可以考虑以下几个方面：

1.优化代码：对于秒杀功能，可以考虑采用分布式锁来避免多个用户同时对同一个商品进行秒杀，从而提高系统并发处理能力。

2.调整服务器配置：可以将虚拟机的内存和CPU进行调整，增加内存和CPU的数量，从而提高系统的并发处理能力。

3.优化数据库：对于秒杀场景，可以采用缓存技术来避免大量的数据库读写操作，从而减轻数据库的压力。

4.采用消息队列：可以采用消息队列来异步处理秒杀请求，从而减轻系统的压力，提高系统的并发处理能力。

5.使用CDN：对于静态资源，可以考虑使用CDN加速，从而提高静态资源的访问速度和并发处理能力。

6.优化网络：可以通过优化网络来提高系统的并发处理能力，例如采用负载均衡和反向代理等技术来分担网络流量压力。

以上是一些常见的提高系统吞吐量的方法，具体需要根据具体情况进行调整和优化。同时，需要注意在进行系统优化的过程中，要进行全面的测试和验证，确保系统的稳定性和可靠性。

话说有没有可能是你的虚拟机内存给少了

nginx打开文件数有限制吗？工作线程有多少？

秒杀功能的性能压力通常是非常高的，因为大量的请求同时访问后端服务，容易导致性能瓶颈，从而导致吞吐量低。下面是几种可能的优化方案:
1.优化代码:对于高并发的场景，代码的效率和性能至关重要。可以使用并发编程的技术，如多线程、线程池等，来提高代码的并发处理能力。
2.使用缓存:对于频繁读取的数据，可以使用缓存来减少对数据库的访问。例如，使用Redis作为缓存，将热点数据缓存到Redis中，可以大大减少数据库的负载，提高性能。
3.负载均衡:使用负载均衡可以将请求分散到多个服务器上，从而提高吞吐量和性能。可以考虑使用Nginx作为负载均衡器，将请求分发到多个后端服务上。
4.数据库优化:对于频繁读取的数据，可以考虑将其缓存到内存数据库中，例如使用Redis或者Memcached，减少对数据库的访问。
5.调整服务器配置:可以根据实际情况，调整虚拟机的内存和CPU等配置，以提高服务器的性能和吞吐量。
最后，对于秒杀场景，需要特别注意系统的安全性和可靠性。可以使用限流、熔断、降级等技术来保证系统的稳定性，防止系统崩溃或者数据丢失。

针对微服务项目在秒杀压测中吞吐很低的问题，可以采取以下几个措施：

1. 进行性能调优：通过性能测试工具进行性能调优，如调整线程池大小、修改代码逻辑、去除不必要的代码等。

2. 增加机器资源：增加服务器物理资源，如CPU、内存、带宽等，以提高整体性能。

3. 缓存优化：考虑使用缓存等技术进行优化，例如使用Redis缓存热点数据，减轻对数据库的压力。

4. 数据库优化：对于高并发场景下的数据访问，数据库性能优化也非常重要，例如数据库水平拆分、垂直拆分等技术。

5. 防止雪崩效应：秒杀场景下，很容易出现大量用户同时向一个或者少量几个服务器请求的情况，如果不加以限制，会导致服务器崩溃，因此需要实现限流等措施，以防止雪崩效应。

用redis将热点数据缓存起来 使用nginx做理由 如果不够的话可以多加几台机器